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Flink支持不同的重启策略，以在发生故障时控制作业是否重启以及如何重启。若不指定重启策略，集群会使用默认的重启策略。用户也可以在提交作业时指定一个重启策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。 重启策略也可以通过Flink的配置文件“
滤掉分区路径不存在的分区，来避免读取时报错。 配置描述 可以通过以下两种方式配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.sql.hive.verifyPartitionPath
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
时，实际使用的executor个数和partition个数相同，其余的将会被空闲。所以应该使得executor个数小于或者等于partition个数。 当Kafka上不同partition数据有倾斜时，数据较多的partition对应的executor将成为数据处理的瓶颈，所以在
如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常 问题 如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常。 回答 建表过程中如果发生网络故障、HDFS故障或者Active HMaster故障等情况时，可能会造成部分Region上
在JobHistory界面中跳转到某个应用的原生页面时，JobHistory需要回放该应用的Event log，如果应用包含的事件日志较大，则回放时间较长，浏览器需要较长时间的等待。 当前浏览器访问JobHistory原生页面需经过httpd代理，代理的超时时间是10分钟，因此，如果Jo
如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常 问题 如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常。 回答 建表过程中如果发生网络故障、HDFS故障或者Active HMaster故障等情况时，可能会造成部分Region上
Hive表的HDFS数据目录被误删，但是元数据仍然存在，导致执行任务报错 问题 Hive表HDFS数据目录被误删，但是元数据仍然存在，导致执行任务报错。 回答 这是一种误操作的异常情况，需要手动删除对应表的元数据后重试。 例如： 执行以下命令进入控制台： source ${BIG
访问开启Kerberos的MRS Manager。 进入“系统设置 > 用户管理”，在指定的用户所在行单击“更多 >下载认证凭据”。 将下载获取到的zip文件解压缩，获取krb5.conf和该用户的keytab文件。 将krb5.conf和该用户的keytab文件拷贝到样例工程的conf目录中。
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
y.java:745) 若发生此异常，请为租户配置足够的磁盘空间配额。 例如： 需要的磁盘空间配置可以按照如下方法计算： 如果HDFS的副本数为3， HDFS默认的块大小为128MB，则最小需要384MB的磁盘空间用于写表的schema文件到HDFS上。计算公式：no. of block
odegen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中
由于kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写kafka时，kafka上接收不到回写的数据，且kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
增大partition数，把任务切分的更小。 增大任务执行过程中的超时时间。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 4501
增大partition数，把任务切分的更小。 增大任务执行过程中的超时时间。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 4501
”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时，可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误，从而导致当前页面无法访问。
functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上没有相应路径的jar包，添加上相应的jar包能够查询成功。 图2 场景二异常信息 回答 场景一： add jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoader，不同JDBCServ
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
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